5 ventajas de hacer Deep Learning con TensorFlow

Autor: | Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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En la actualidad, el conocimiento de las herramientas de redes neuronales es imprescindible dentro del mundo del Big Data. En esta ocasión, te hablaremos de la realización de esquemas Deep Learning con TensorFlow. Si estás buscando más información en cuanto a sus características y ventajas, ¡este post es ideal para ti!

Seguro ya eres un experto en el tema, sin embargo, recalcaremos unos conceptos básicos. El aprendizaje profundo es una disciplina que forma parte de la inteligencia artificial y y se presenta como subconjunto del Machine Learning.

El proceso que realizan estas disciplinas consiste en la traducción de un conjunto de datos a códigos de los que se extraen patrones. Una de las plataformas más utilizadas dentro del aprendizaje automático es TensorFlow, gracias a sus herramientas para construir cualquier tipo de algoritmos del Deep Learning. Por ello, en este post te expondremos 5 ventajas al implementar Deep Learning con Tensorflow.

TensorFlow

TensorFlow es una plataforma para el aprendizaje automático que facilita la creación de modelos AA. Su tarea principal es generar estos modelos, que representan el flujo de datos por medio de un gráfico computacional. En la plataforma TensorFlow el flujo de trabajo consiste en: la recolección de información, crear o escoger un determinado modelo que se acople a tus intereses, ajustar la información almacenada al modelo y que realice la primera predicción, evaluar la certeza de modelo, continuar experimentando para mejorar el modelo y, finalmente, guardarlo para seguir nutriendo su efectividad.

Su sistema de procesamiento se divide en cinco etapas: inputs, numerical encoding, learns representation, representation outputs y outputs. En cuanto al nombre, TensorFlow indica el mecanismo de tensores que se proyecta en los gráficos. Cada nodo es una operación matemática de la cual surge el análisis, así es como funciona Deep Learning con TensorFlow.

5 ventajas de hacer Deep Learning con TensorFlow

Deep Learning con TensorFlow: 5 ventajas

TensorFlow es la plataforma de aprendizaje profundo más popular del mundo debido a que maneja una gran flexibilidad, tiene un software libre y es de fácil ejecución. La versatilidad que posee en cuanto a algoritmos, modelos, arquitectura y herramientas te permitirá desarrollar todas tus capacidades y destrezas. A continuación, te expondremos cinco de las ventajas que encontrarás al emplear la Deep Learning con TensorFlow:

  1. Diversidad de opciones: Deep Learning con TensorFlow posee una gran variedad de modelos y algoritmos. Gracias a su versatilidad podrás realizar algoritmos como CNN, RNN o DBN, entro otros. Este aspecto te ofrecerá un amplio campo de trabajo dentro de la predicción de redes neuronales convolucionales, del procesamiento de lenguaje natural, del aprendizaje autorizado y del aprendizaje no supervisado.
  2. Lenguaje de programación: TensorFlow es una plataforma compatible con el lenguaje de programación Python. Este factor es de gran relevancia, ya que Python ha sido un sistema muy popular por su sencillez y flexibilidad. Además, ambos sistemas pertenecen a Google Brain, lo que permite una adaptabilidad en los diseños. Esta dupla te ofrece la legibilidad de código desde el lenguaje de programación y una inferencia propicia de redes neuronales profundas. Por otra parte, debido a la recurrencia del lenguaje de programación Python y su compatibilidad hay una gran demanda en el campo laboral.
  3. Arquitectura flexible: La estructura de TensorFlow permite la implementación de cálculos en diversas plataformas, como GPU, CPU o TPU, entre otras. Estas plataformas amplían los ámbitos de aplicación del sistema. Por ejemplo:
    • Mediante la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU), puedes generar imágenes destinadas a sistemas de visualización y utilizarlo en el desarrollo de aplicaciones móviles.
    • De manera similar, con la Unidad Central de Procesamiento (CPU), puedes realizar una amplia variedad de operaciones.
    • Si buscas un cálculo más preciso, también puedes implementar la Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU).
  4. Multiplicidad de herramientas: La plataforma cuenta con un sistema de diversas herramientas que facilitan su aprendizaje y aumentan la precisión en los resultados. Dentro de sus herramientas se encuentra: TensorBoard, Colab, What-If Tool, ML Perf, XLA, TensorFlow Playground, MLIR y TLP Research Cloud. Si lo que buscas es un sistema flexible para acelerar la manipulación de macrodatos del Deep Learning en diferentes áreas, ¡este sistema es ideal para ti!
  5. Abundancia de data: Deep Learning con TensorFlow permite la predicción de producción a gran escala. A causa de su funcionamiento de código abierto de extremo a extremo, el aprendizaje automático puede llevarse a cabo con un vasto conjunto de datos. En suma, TensorFlow posee un conjunto de optimizadores que complementan la tarea como, por ejemplo, ADAM o ADAGRAD. De manera que los resultados arrojados te brindarán fiabilidad y un mayor acercamiento al acierto.

Aprende más sobre Deep Learning con TensorFlow

En este post te hemos expuesto las características de la plataforma de código abierto TensorFlow. Sin embargo, si quieres aprender más lenguajes y herramientas relacionadas con el Big Data, te recomendamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning donde podrás convertirte en un profesional en lenguajes y herramientas del Data Science. Profundizarás en el Deep Learning con TensorFlow y muchísimo más. ¡Descubre todo lo que te espera en el sector IT con la ayuda de KeepCoding!

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